はじめに：AI企業の新たな試金石
現在、AI企業が独自の基盤モデルを構築する特異な時期にあります。主要テクノロジー企業で名を馳せた業界のベテランが独立する一方で、卓越した経験を持ちながらも商業的野心が曖昧な著名な研究者たちも存在します。これらの新しいラボの中にはOpenAIのような巨大企業に成長する可能性を秘めているものもありますが、商業化をあまり気にせず興味深い研究を続ける余地もあります。その結果、実際に収益化を目指している企業とそうでない企業を見分けることが難しくなっています。
この状況を明確にするため、TechCrunchは基盤モデルを開発するあらゆる企業に対し、ある種の「スライディングスケール」を提案します。これは、実際に収益を上げているかどうかではなく、「収益を上げようと努力しているか」を測る5段階のスケールです。ここでは成功ではなく、野心を測ることが目的です。
AI企業収益化への5段階スケール
- レベル5: すでに毎日数百万ドルを稼いでおり、これ以上は望みません。
- レベル4: 地球上で最も裕福な人間になるための詳細な多段階計画を持っています。
- レベル3: 多くの有望な製品アイデアがあり、時が来れば明らかにされるでしょう。
- レベル2: 漠然とした計画の概要を持っています。
- レベル1: 真の富とは自己を愛することです。
OpenAI、Anthropic、Geminiといった大手企業はすべてレベル5に位置しています。一方、大きな夢を抱きながらもその野心が読み取りにくい、今立ち上がっている新世代のラボの動向はより興味深いものです。AI業界には現在非常に多くのお金が流れており、事業計画を厳しく問う者はいません。たとえそのラボが単なる研究プロジェクトであったとしても、投資家は関われることに満足するでしょう。もし億万長者になることに特に意欲がないのなら、レベル5よりもレベル2で過ごす方が幸せな人生を送れるかもしれません。AI業界の混乱の多くは、AIラボがこのスケールのどこに位置するかが常に明確ではないことに起因しています。OpenAIが非営利団体から営利組織に転換した際の不安の多くは、同ラボが長年レベル1に留まっていたにもかかわらず、ほとんど一夜にしてレベル5に跳ね上がったためです。これらを踏まえ、主要なAIラボ4社の現状を見てみましょう。
Humans&のケーススタディ：曖昧な収益化戦略
今週のAIニュースで大きな話題となったHumans&は、このスケールを考案するきっかけの一部となりました。創設者たちは、スケーリング法則からコミュニケーションおよび調整ツールへの重点移行を唱える、次世代AIモデルに関する魅力的な提案をしています。しかし、その華々しい報道にもかかわらず、Humans&はどのようにしてそれを実際の収益化可能な製品に変えるのかについて口を閉ざしています。彼らは製品を構築したいと考えているようですが、具体的なことには言及していません。彼らが語った最も具体的なことは、Slack、Jira、Google Docsのような製品を置き換え、さらにこれらのツールが根本的にどのように機能するかを再定義する、何らかのAI職場ツールを構築するというものでした。この説明は非常に具体的であるため、彼らをレベル3と評価できます。
Thinking Machines Labのケーススタディ：幹部流出と計画の再評価
このラボの評価は非常に困難です。元ChatGPTのCTO兼プロジェクトリーダーが20億ドルというシードラウンド資金を調達した場合、非常に具体的なロードマップがあると仮定せざるを得ません。ミラのムラティ氏が計画なしに飛び込むような人物だとは思えないため、2026年を迎えるにあたってはTMLをレベル4と位置づけることに異論はなかったでしょう。
しかし、過去2週間で状況は変わりました。CTO兼共同創設者であるバレット・ゾフ氏の退任が大きな見出しとなりましたが、これには特殊な事情が絡んでいます。しかし、ゾフ氏と共に少なくとも5人の従業員が退職し、その多くが会社の方向性に対する懸念を挙げています。設立からわずか1年で、TMLの創設チームの幹部の約半分がすでに在籍していません。これを読み解く一つの方法は、彼らが世界クラスのAIラボになるための確固たる計画を持っていると考えていたものの、実際にはそうではなかったと気づいた、というものです。言い換えれば、彼らはレベル4のラボを目指していたが、レベル2または3であることに気づいたのです。まだ降格を正当化する十分な証拠はありませんが、それに近づいています。
World Labsのケーススタディ：商業化への飛躍
Fei-Fei Li氏はAI研究で最も尊敬される人物の一人であり、現代の深層学習技術のきっかけとなったImageNetチャレンジを確立したことで知られています。彼女は現在スタンフォード大学でSequoiaが支援する教授職に就き、2つの異なるAIラボを共同で指導しています。彼女の華々しい経歴を挙げればきりがありませんが、もし彼女が望めば、生涯をかけて賞を受け取り、その偉大さを称えられるだけで過ごせるでしょう。2024年にLi氏が空間AI企業「World Labs」のために2億3000万ドルを調達したと発表した時、私たちはレベル2以下で活動していると考えるかもしれません。
しかし、それは1年以上前のことであり、AIの世界では長い時間です。それ以来、World Labsは完全な世界生成モデルと、その上に構築された商業製品の両方を出荷しました。同じ期間に、ビデオゲームおよび特殊効果業界の両方から世界モデリングに対する実際の需要の兆候が見られましたが、主要なラボのどれもこれに対抗できるものを構築していません。その結果、これはレベル4の企業であり、おそらく間もなくレベル5に昇格するでしょう。
Safe Superintelligence (SSI)のケーススタディ：科学優先、しかし潜在的な転換点
元OpenAIの主任科学者であるイリヤ・サツケバー氏によって設立されたSafe Superintelligence（SSI）は、レベル1のスタートアップの典型的な例と言えるでしょう。サツケバー氏は、SSIを商業的圧力から隔離するために多大な努力を払っており、Metaからの買収提案を断ったほどです。製品サイクルはなく、まだ開発中の超知能基盤モデルを除けば、製品自体も存在しないようです。このビジョンで彼は30億ドルを調達しました。サツケバー氏は常にビジネスよりもAI科学に興味を持っており、あらゆる兆候から見ても、これは根本的に科学的なプロジェクトです。
AIの世界は急速に変化しており、SSIを商業領域から完全に除外するのは愚かなことです。サツケバー氏は、研究の「タイムラインが長引く」か、あるいは「最も優れて強力なAIが存在し、世界に影響を与えることには大きな価値がある」という理由で、SSIが商業路線に舵を切る可能性を示唆しました。つまり、研究が非常にうまくいった場合でも、あるいはその逆の場合でも、SSIは急速に数レベル上昇する可能性があるのです。
まとめ：AI業界の流動性と将来性
このように、AIラボの「収益化への意欲」は固定的なものではなく、技術の進展や市場の動向、そして内部要因によって常に変化する可能性があります。各ラボがこの「5段階スケール」のどの位置にいるのか、そして今後どのように動いていくのかは、今後のAI業界の景色を大きく変えることになるでしょう。投資家や業界関係者にとって、単なる技術力だけでなく、その背後にある商業的野心を見極めることが、ますます重要になっています。
元記事: https://techcrunch.com/2026/01/24/a-new-test-for-ai-labs-are-you-even-trying-to-make-money/